전체 글 (1615) 썸네일형 리스트형 메타가 라마 API로 보여준 AI의 미래: 왜 이 발표가 중요한가? “오픈소스는 좋지만, 실제 서비스에 쓰기엔 너무 번거롭다.”AI 개발자라면 한 번쯤은 이런 생각을 해봤을 겁니다.그동안 메타의 라마(LLaMA) 모델은 뛰어난 성능으로 주목받았지만, 개발자가 이를 실제 서비스에 연결하기 위해선 직접 환경을 구성하고 성능을 튜닝해야 했습니다.하지만 이제, 메타가 라마 API를 통해 이 과정을 바꾸려 합니다.클라우드 기반의 AI 인프라로 한 발 더 나아간 메타는 단순한 모델 제공 기업에서 토큰 기반 AI 추론 플랫폼 기업으로 변신을 선언했습니다.이 글에서는 ‘라마 API’가 어떤 서비스인지, 어떤 점이 혁신적인지, 개발자에게 어떤 기회를 제공하는지 알아봅니다.라마 API란 무엇인가?클라우드에서 사용하는 라마 모델메타는 ‘라마콘(LlamaCon)’이라는 첫 AI 개발자 컨퍼런.. 메타가 여는 차세대 AI의 문, ‘d1’: 트랜스포머를 넘어서는 새로운 추론 패러다임 LLM의 다음 진화는 어디서 올까?트랜스포머 기반의 대형언어모델(LLM)이 지금까지 자연어 처리의 중심 기술로 자리잡아왔습니다. 하지만 여러분도 느끼셨을 겁니다. 성능은 더 이상 눈에 띄게 오르지 않고, 한계에 다다른 느낌 말이죠.이제 메타는 여기서 한발 더 나아가, 확산(diffusion) 모델과 강화학습(RL)을 결합한 새로운 방식을 제안했습니다. 바로 ‘d1 프레임워크’입니다. 기존과는 완전히 다른 작동 원리를 갖고 있는 이 접근법은, 단순한 속도 향상 그 이상을 보여줍니다.이 글에서는 메타가 발표한 dLLM과 d1 프레임워크를 중심으로, 왜 이 기술이 중요한지, 어떻게 동작하는지, 그리고 향후 어떤 가능성을 품고 있는지 쉽게 설명해드립니다.🔍 트랜스포머 기반 LLM, 한계에 봉착하다지금까지 우리.. 광고 없는 검색의 미래? Kagi가 구글을 대체할 수 있는 이유 광고보다 정보가 필요한 당신에게왜 지금, 검색엔진을 다시 생각해야 할까?‘공식 사이트’라고 믿고 클릭했더니, 알고 보니 사설 중개 사이트였던 적 있으신가요? 게다가 그 사이트에서 더 비싼 요금까지 결제했다면 정말 화가 나죠. 문제는 이게 더 이상 예외적인 일이 아니라는 겁니다.장기간 구글 검색을 사용해 온 많은 사용자들이 최근 검색 결과에 실망하고 있습니다. 상단에 노출되는 건 공식 정보가 아니라 광고, 중개 업체, 애매한 요약 AI 등 실제로 도움이 안 되는 정보들입니다.이 글에서는 최근 떠오르는 유료 검색엔진 Kagi에 대해 다룹니다. 광고가 없고, 원하는 정보를 더 정확하고 빠르게 보여주는 Kagi는 기존 검색엔진의 문제점을 해결할 수 있는 대안으로 주목받고 있습니다.당신이 얻어갈 수 있는 것?왜 .. "이젠 오디오로 듣는다!" 구글 NotebookLM의 다국어 오디오 개요 기능 전격 소개 기술이 발전하면서 정보 접근 방식도 변하고 있습니다. 구글 랩스(Google Labs)의 NotebookLM은 문서 요약을 대화형 콘텐츠로 변환하는 Audio Overview(오디오 개요) 기능을 통해 새로운 형태의 지식 전달을 선보였습니다. 그리고 이제, 이 기능이 50개 이상의 언어로 지원되면서 더 많은 사람들이 자신이 편한 언어로 정보를 들을 수 있게 되었습니다. 본 블로그에서는 NotebookLM 오디오 개요 기능이 어떤 기술인지, 어떻게 활용할 수 있는지, 그리고 이 기능이 교육 및 콘텐츠 제작에 어떤 혁신을 가져올 수 있는지를 알아보겠습니다.🔍 NotebookLM 오디오 개요란?NotebookLM Audio Overview는 사용자가 업로드한 문서나 리소스를 기반으로 핵심 내용을 팟캐스트처럼.. "GPT 4.1 vs Gemini vs Sonnet, 무엇을 써야 할까?" - Cursor에서 개발자들이 진짜로 쓰는 모델 비교 리뷰 당신의 선택이 생산성을 바꾼다Cursor를 사용하는 개발자라면 한 번쯤 이런 고민을 해보셨을 겁니다.“대체 어떤 모델이 지금 내가 하고 있는 일에 가장 잘 맞을까?”작업은 쌓여가고, 매번 모델을 바꿔가며 테스트하기엔 시간도 부족하죠. 특히 지금은 GPT-4.1, Gemini 2.5, Sonnet 3.5/3.7, Grok-3 등 다양한 모델이 등장하면서 선택은 더 복잡해졌습니다.하지만 이 글을 읽으면 더 이상 헷갈리지 않게 됩니다.25년 이상 개발자로 일하고, 20년 넘게 팀을 이끌고, Cursor를 1년 이상 90% 비율로 사용해온 경험자가 말합니다.여기선 단순한 기능 비교가 아니라, 각 모델의 성격과 실사용 시의 장단점, 그리고 어떤 상황에서 어떤 모델을 쓰는 것이 가장 좋은지를 이야기합니다.1. 모델.. Meta AI 앱 출시: "당신의 디지털 일상에 AI 비서가 들어왔다" AI가 단순한 기술을 넘어 생활의 일부가 되고 있는 지금, 페이스북의 모회사 Meta는 한 발 더 나아간 선택을 했습니다. 바로 독립형 AI 앱, Meta AI의 출시입니다. 최신 언어모델인 Llama 4를 기반으로, 텍스트는 물론 음성과 이미지 생성까지 가능한 이 앱은 단순한 챗봇이 아닌 진정한 퍼스널 AI 비서를 목표로 하고 있습니다.이 글에서는 Meta AI 앱의 주요 기능과 기술적 배경, 사용성 및 한계, 그리고 개인 사용자뿐 아니라 기업에 주는 시사점까지 자세히 살펴보겠습니다.🧠 Meta AI 앱이란 무엇인가요?Meta AI는 Meta가 개발한 독립형 멀티모달 AI 앱입니다. 현재는 미국, 캐나다, 호주, 뉴질랜드에서 iOS 및 웹 버전으로 먼저 제공되고 있으며, 향후 Ray-Ban Meta .. “왜 구글은 초거대 모델 대신 ‘작은 모델’을 선택했을까?” — Gemini Flash로 본 LLM 전략의 진화 Gemini Flash가 던지는 진짜 메시지요즘 LLM(대형 언어 모델) 이야기 참 많죠.GPT-4니, Claude니, 초거대 모델들이 앞다퉈 등장하고 있지만, 정작 서비스를 운영하는 입장에서는 이런 생각이 듭니다.“좋긴 한데, 실제로 우리 서비스에 적용 가능한가?”“속도는? 비용은? 장애나 사용자 경험은 어떻게 하지?”최근 Google DeepMind의 Vlad Feinberg가 발표한 Gemini Pretraining 자료를 보면, 그런 현실적인 고민을 구글도 똑같이 하고 있다는 걸 알 수 있습니다. 이 발표 속 핵심은 명확합니다.LLM은 ‘작은 모델’이 더 중요해진다.이 글에서는 왜 Google이 Gemini Flash라는 소형 모델을 만든 건지,어떤 문제를 해결하려는 건지,그리고 이 전략이 여러분.. Python을 실시간 하드웨어에서 직접 실행한다고? PyXL의 속도는 믿을 수 없을 만큼 빠르다 Python으로 실시간 하드웨어 제어, 정말 가능할까?Python은 배우기 쉽고 생산성이 높은 언어입니다. 하지만 하드웨어 제어, 특히 실시간 성능이 중요한 제어 시스템이나 로봇 분야에서는 속도 때문에 늘 한계를 느꼈을 겁니다. MicroPython이나 CircuitPython을 써봤지만 “느리다”는 느낌, 다들 공감하시죠?여기서 질문 하나 던져봅니다.Python 코드를 인터프리터도 없이, 하드웨어에서 바로 실행한다면 어떨까요?이게 바로 PyXL입니다.이 블로그에서는 PyXL이라는 커스텀 프로세서가 어떻게 Python 코드를 하드웨어 수준에서 직접 실행하는지, 그리고 기존 MicroPython 대비 어느 정도의 성능 차이가 나는지 상세히 소개합니다.PyXL은 Python의 편리함과 하드웨어의 결정론적 성.. “이제 검색만으로 쇼핑까지?” ChatGPT가 바꾸는 온라인 쇼핑의 미래 OpenAI가 ChatGPT에 새로운 검색 기능을 추가하며 온라인 쇼핑의 판도를 뒤흔들고 있습니다. 단순한 웹 검색을 넘어, 이제는 사용자의 질문에 맞춤화된 제품 추천, 이미지, 리뷰, 구매 링크까지 한 번에 제공하는 기능을 선보였기 때문이죠. 본 블로그에서는 이번 업데이트의 핵심 기능, 기술적 배경, 기존 검색 서비스와의 차별점, 사용자에게 주는 이점에 대해 자세히 다룹니다.🔍 무엇이 달라졌나? – ChatGPT 검색의 진화OpenAI는 이번 업데이트를 통해 ChatGPT 검색 기능에 쇼핑 관련 기능을 본격적으로 탑재했습니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:맞춤형 제품 추천사용자는 자연어로 제품에 대해 질문하면, ChatGPT가 조건에 맞는 제품을 몇 가지 추천해줍니다.이미지 & 리뷰 제공추천된 제품에.. Apache Airflow 3.0: 데이터 파이프라인을 넘어 AI 추론까지 - 혁신적인 기능 총정리 Apache Airflow 3.0, 단순한 워크플로우 도구를 넘어서다당신이 데이터 엔지니어든, 머신러닝 엔지니어든, 아니면 복잡한 데이터 파이프라인을 관리하는 기술 리더든, 워크플로우 자동화는 늘 골치 아픈 문제였을 겁니다.“Airflow? 좋은 건 알겠는데, 좀 복잡하고 옛날 느낌이야...” 이렇게 생각했다면, 이번 3.0 버전은 꼭 주목해야 합니다.Apache Airflow 3.0은 단순히 기능 몇 가지를 추가한 것이 아닙니다. 데이터 파이프라인 관리부터 AI 모델 추론까지 지원하는 새로운 단계로 진화했습니다.이번 글에서는 Airflow 3.0에서 새롭게 추가된 기능과 실제로 어떻게 활용할 수 있는지, 그리고 왜 지금 바로 도입을 고민해야 하는지 낱낱이 알려드리겠습니다.Apache Airflow란? .. 이전 1 ··· 46 47 48 49 50 51 52 ··· 162 다음
